ゲームプレイAIはまったく新しいものではありませんが、Googleが業界における深い根深いベンチャーを考えると、ビデオゲーム環境と現実世界での指示に従うことができる自然言語モデルに従うことができるものを思いつきました。
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AIゲーミングエージェントの名前はSIMAと名付けられており、Scalable Instructable MultiWorldエージェントから略されています。 OpenaiやGoogle独自のGeminiが提供するものとは異なり、Simaは特定の制御された環境、特に別の人間と一緒に作業できると主張するビデオゲーム内で指示に従うように訓練されています。
執筆時点では、モデルはビデオゲーム環境で効果的であると強調されていますが、長期的な目標には、さまざまなタスクで人間を支援しながら、実生活の複数のシナリオで効果的であるためにAI言語モデルに続く指示の効果的な利用が含まれる可能性があります。
「私たちはゲーム開発者と提携して、さまざまなビデオゲームでSIMAを訓練しました。この研究は、エージェントが幅広いゲームの世界を理解し、自然言語の指示に従って人間としてのタスクを実行することができることを初めて示しました。」彼らを読んでください声明。
「私たちの最初のアプローチは、ポートフォリオのゲーム全体で人間のプレイヤーのペアを記録し、一人のプレーヤーがもう一方のプレイヤーを見て指示することでした。また、プレイヤーに自由にプレイしてから、彼らがしたことを再視聴し、ゲームアクションにつながった指示を記録しました」と彼らは付け加えました。
Google DeepMindは、Game Developersと提携して、AIエージェント（SIMA）を多様な仮想環境にさらすことで強化しました。 Teardown and No Man's Skyを含む9つのビデオゲームは、Simaの能力を拡大するさまざまな課題を提供しました。各ゲームは、新しいインタラクティブな世界とマスターするスキルのセットを紹介しました。
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